北京科技大学隆克平获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于t-SNE的高熵合金文献关键词隐含语义挖掘方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116450811B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310331062.X，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于t-SNE的高熵合金文献关键词隐含语义挖掘方法及装置是由隆克平;刘军利;霍佳皓;张海君;皇甫伟设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于t-SNE的高熵合金文献关键词隐含语义挖掘方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于t‑SNE的高熵合金文献关键词隐含语义挖掘方法及装置，涉及材料文献聚类技术领域。包括：熵合金文献数据集的获取及预处理；高熵合金文献词向量训练；高熵合金文献表示；聚类分析高熵合金文献向量；根据聚类分析结果挖掘高熵合金的热点和发展趋势。本发明高熵合金聚类方法综合考虑了高熵合金文献的摘要和关键词信息，从高熵合金摘要中充分挖掘了隐含的语义信息，充分挖掘高熵合金文献关键词隐含的语义信息、并通过t‑SNE可视化的高熵合金文献聚类，可以更直观地观察高熵合金文献分布和聚类效果，为挖掘高熵合金发展趋势等潜在信息提供了技术支持。
本发明授权基于t-SNE的高熵合金文献关键词隐含语义挖掘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于t-SNE的高熵合金文献隐含语义挖掘方法，其特征在于，步骤包括： S1：获取数据库中的高熵合金文献；提取所述高熵合金文献中的摘要、关键词以及发表时间数据，将所述摘要、关键词数据进行预处理，获得处理后的数据； S2：获取处理后的数据，将所述高熵合金文献的摘要部分作为语料库，通过词向量模型进行词向量训练，获得词向量训练结果； S3：获取词向量训练结果，对所述高熵合金文献的关键词在摘要中出现的频率进行判断；将所述频率作为权重，通过词频加权关键词词向量的方式表征高熵合金文献，获得所述高熵合金文献的分析向量； S4：将所述分析向量通过t-SNE投射到二维平面，获得所述高熵合金文献的分布特点，根据所述分布特点选择聚类算法对所述高熵合金文献进行聚类； S5：根据聚类结果，通过关键词确定每一类高熵合金文献研究的主题，比较不同主题之间的差异和联系，挖掘高熵合金的热点和发展趋势，完成基于t-SNE的高熵合金文献隐含语义挖掘。
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